Resumen

Con el fin de mejorar la eficiencia de trabajo de los vehículos de guiado automático (AGVs) y la eficiencia de procesamiento de pedidos en almacenes inteligentes, se propone un nuevo algoritmo paralelo de optimización de colonias de hormigas para la planificación de rutas en almacenes. Mediante la interacción de feromonas entre múltiples subcolonias, se realiza la coevolución de múltiples subcolonias y se mejora la capacidad operativa del algoritmo. A continuación, se establece una función multiobjetivo con el objetivo del camino más corto y el número mínimo de giros del AGV. Y la trayectoria que satisface esta función objetivo se obtiene mediante el algoritmo propuesto. Además, el camino se suaviza reduciendo el número de nodos intermedios. Los resultados muestran que la estabilidad y la tasa de convergencia del algoritmo son más rápidas y estables, en comparación con otros algoritmos, en la generación de trayectorias para diferentes mapas de complejidad. El tratamiento de suavizado de la trayectoria reduce significativamente el número de giros y la longitud de la trayectoria en el proceso de conducción del AGV.

• Materias:Aerodinámica Robótica Regulación automática Tecnología de sensores Optimización de procesos
• Subjects:Aerodynamics Robotics Automatic regulation Sensor technology Process optimization
• Palabras claves:algoritmo, camino, múltiples subcolonias, novedoso algoritmo paralelo de optimización de colonias de hormigas, proceso de conducción agv, diferentes mapas de complejidad, planificación de camino de almacén, número, giros, tasa de convergencia
• Keywords:algorithm, path, multiple subcolonies, novel parallel ant colony optimization algorithm, agv driving process, different complexity maps, warehouse path planning, number, turns, convergence rate